Este documento presenta un modelo de optimización de programación con restricciones de riesgo para un microgrid híbrido conectado a la red que incluye respuesta a la demanda (DR), vehículos eléctricos (EVs), generación de energía eólica variable y unidades de generación despachable. El modelo propuesto determina la programación óptima de las unidades despachables, las interacciones con la red principal, así como las cargas ajustables y la demanda de EVs para maximizar el beneficio esperado del operador del microgrid en diferentes escenarios. Las incertidumbres de los precios del mercado a futuro (DA), la producción de energía eólica y las demandas de clientes y EVs se consideran en este estudio. Para abordar estas incertidumbres, se añade el Valor en Riesgo Condicional (CVaR) como una herramienta de medición de riesgos al modelo de optimización para evaluar el riesgo de pérdida de beneficios e indicar actitudes de decisión en diferentes condiciones. El método propuesto se aplica finalmente a un microgrid híbrido típico con recursos flexibles del lado de la demanda y se verifica su aplicabilidad y efectividad en diferentes condiciones de trabajo con incertidumbres.